Різниця між коваріацією та кореляцією

Коваріація проти кореляції

Коваріація та кореляція - це два поняття в галузі ймовірності та статистики. Обидві концепції описують зв'язок між двома змінними. Крім того, обидва є інструментами вимірювання певного виду залежності між змінними.

"Коваріація" визначається як "очікуване значення варіацій двох випадкових величин від їх очікуваних значень", тоді як "кореляція" - "очікуване значення двох випадкових величин".
Для спрощення коваріація намагається розглянути і виміряти, скільки змінних змінюється разом. У цій концепції обидві змінні можуть змінюватися однаково, не вказуючи жодної залежності. Коваріація - це вимірювання сили чи слабкості кореляції між двома чи більше наборами випадкових величин, тоді як кореляція служить масштабованою версією коваріації.

Як коваріація, так і кореляція мають характерні типи. Коваріацію можна класифікувати як позитивну коваріацію (дві змінні, як правило, різняться разом) і негативну коваріацію (одна змінна вище або нижче очікуваного значення порівняно з іншою змінною). З іншого боку, кореляція має три категорії: позитивну, негативну або нульову. Позитивна кореляція позначається знаком плюс, негативна кореляція від'ємним знаком, а некорельовані змінні - цифрою "0."

І коваріація, і кореляція мають діапазони. Значення кореляції знаходяться у шкалі від -1 до +1. З точки зору коваріації значення можуть перевищувати або бути поза межами діапазону кореляції. Крім того, значення кореляції залежать від одиниць вимірювання "X" та "Y."
Ще одна помітна відмінність полягає в тому, що кореляція є безрозмірною. На відміну від цього, коваріація описується в одиницях, утворених множенням одиниці однієї змінної на іншу одиницю іншої змінної. Коваріація фокусується на взаємозв'язку між двома сутностями, такими як змінні або набори даних. На противагу цьому, кореляція може включати дві або більше змінних або наборів даних та взаємозв'язок між ними.

Ще одна помітна відмінність між ними - те, що коваріація часто знаходиться в тандемі з дисперсією (одна з її властивостей, але також загальна міра розсіювання або дисперсії), при цьому кореляція поєднується з аналізом залежності та регресії. "Залежність" визначається як "будь-яка залежність між двома наборами даних або випадковими змінними", тоді як регресійний аналіз - це метод, що використовується для дослідження взаємозв'язку між незалежними та залежними змінними. Інші класифікації кореляції - часткові та множинні кореляції.

Підсумок:

1.Коваріантність та кореляція - це два поняття при вивченні статистики та ймовірності. Вони різні за своїми визначеннями, але тісно пов'язані між собою. Обидва поняття описують взаємозв'язок і вимірюють вид залежності між двома або більше змінними.
2. Короваріанс - очікуване значення варіації між двома випадковими змінними від їх очікуваних значень, тоді як кореляція має майже те саме визначення, але вона не включає варіацію.
3.Covariance - це також міра двох випадкових величин, які різняться разом. Тим часом кореляція пов'язана із взаємозалежністю чи асоціацією. Простіше кажучи, кореляція полягає в тому, наскільки далеко чи наскільки близькі дві змінні від незалежності один від одного.
4.Коваріанс - це міра кореляції, тоді як кореляція - це масштабована версія коваріації.
5.Covariance може включати взаємозв'язок між двома змінними або наборами даних, тоді як кореляція також може включати зв'язок між декількома змінними..
6.Корреляційні значення варіюються від позитивного 1 до негативного 1. З іншого боку, значення коваріації можуть перевищувати цю шкалу.
7.Бола кореляція та коваріація використовують позитивний чи негативний опис їх типів. Коваріація має два типи - позитивна коваріація (де дві змінні різняться разом) і негативна коваріація (де одна змінна вища або нижча за іншу). З точки зору кореляції, позитивні та негативні кореляції об'єднуються додатковою категорією, "0" - некорельований тип.